matlab对图像的信息熵阈值法

图像的信息熵是描述图像信息量大小的一种指标，可以通过计算每个像素值出现概率的熵值来衡量图像的信息量大小。阈值法是一种图像二值化的方法，可以将灰度图像转化为二值图像，方便后续的图像分割和处理。

下面是使用 MATLAB 实现图像信息熵阈值法的步骤：

1. 读入灰度图像，并计算图像的信息熵。

I = imread('lena_gray.tif');
[H, W] = size(I);
p = imhist(I) / (H * W); % 每个像素值出现的概率
entropy = -sum(p .* log2(p)); % 计算信息熵

2. 对灰度图像进行二值化，生成二值图像。

T = graythresh(I); % 计算灰度图像的全局阈值
BW = im2bw(I, T); % 灰度图像二值化

3. 对二值图像进行形态学处理，去除噪声和非目标区域。

se = strel('disk', 3); % 定义半径为3的圆形结构元素
BW = imopen(BW, se); % 开运算，去除小的噪声
BW = imfill(BW, 'holes'); % 填充孔洞

完整的 MATLAB 代码如下所示：

% 读入灰度图像
I = imread('lena_gray.tif');
[H, W] = size(I);

% 计算图像的信息熵
p = imhist(I) / (H * W); % 每个像素值出现的概率
entropy = -sum(p .* log2(p)); % 计算信息熵

% 对灰度图像进行二值化
T = graythresh(I); % 计算灰度图像的全局阈值
BW = im2bw(I, T); % 灰度图像二值化

% 对二值图像进行形态学处理，去除噪声和非目标区域
se = strel('disk', 3); % 定义半径为3的圆形结构元素
BW = imopen(BW, se); % 开运算，去除小的噪声
BW = imfill(BW, 'holes'); % 填充孔洞

% 显示原始图像和二值图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title(['Entropy = ' num2str(entropy)]);
subplot(1, 2, 2);
imshow(BW);
title(['Threshold = ' num2str(T)]);